7.Поняття про бази знань. Класифікація знань.

База знань  — це особливого роду база даних, розроблена для управління знаннями (метаданими), тобто збором, зберіганням, пошуком і видачею знань. Розділ штучного інтелекту, що вивчає бази даних і методи роботи із знаннями, називається інженерією знань.

Інше визначення ж говорить, що: База знань - це сукупність відомостей (про реальні об'єкти, процеси, події або явища), що відносяться до певної теми або задачі, організована так, щоб забезпечити зручне представлення цієї сукупності як в цілому так і будь-якої її частини. Це означає, що система управління базою знань (саме знань, а не даних) повинна забезпечити уявлення і обробку моделі, зіставною по своїй складності з моделлю що використовується свідомістю людини.

Прості бази знань можуть використовуватися для зберігання даних про організації: документації, інструкцій, статей технічного забезпечення. Головна мета створення таких баз - допомогти менш досвідченішим людям знайти існуючий опис способу вирішення якої-небудь проблеми предметної області.

Онтологія може служити для представлення в базі знань ієрархії понять і відношень між ними. Онтологія, яка ще містить і екземпляри об'єктів не що інше, як база знань.

База знань - важливий компонент інтелектуальної системи. Найбільш відомий клас таких програм - експертні системи. Вони призначені для знаходження способу вирішення специфічних проблем, базуючись на записах БЗ і на користувацькому описі ситуації.

Створення і використання систем штучного інтелекту потребує величезних баз знань.

8.Моделі знань, використовувані у базах знань. Їх характеристики, переваги та недоліки.

Модель даних для представлення знань повинна забезпечувати можливість швидкої обробки складно організованих даних, в яких можуть бути перехресні та циклічні зв’язки, а також можливість збереження величезних обсягів даних.

Логічна та продукційна моделі даних в силу своєї обмеженості дозволяють зберігати тільки аксіоматичні знання та знання, отримані виводом з них, а тому не можуть застосовуватися в системі, призначеній для зберігання знань, оскільки природна мова має безліч розмитих понять і не чітких визначень. В основі мережної моделі  лежить ідея про те, що будь-які знання можна представити у вигляді сукупності об’єктів (понять) і зв'язків (відносин) між ними. Фреймова модель відрізняється від мережної тим, що замість об’єктів зі зв'язками, знання представляються у вигляді мінімально можливого опису сутності якої-небудь події, ситуації, процесу або об'єкта.

З огляду на потребу представляти знання на вході і виході інтелектуальних систем в формі людської мови, найбільш підходящою моделлю організації даних для представлення знань є варіант мережної моделі, а саме семантична мережа з певними обмеженнями. Дана мережа являє собою зважений граф зі спрямованими  й іменованими дугами, при цьому вузлом мережі також може бути семантична мережа. Вузли мережі повинні бути об’єднані по смислових групах, склад яких може доповнюватися в залежності від необхідності. Визначимо основні смислові групи: істота; річ; кількість; якість; місце; час; стан – положення частин сутності одна відносно іншої; дія; змінювання – прийняття зміни від деякого іншого предмету.

Зв’язки між поняттями підписані і мають спрямованість для того, щоб вказувати, як одне поняття відноситься до іншого, величина сили зв’язку вводиться для визначення сили відношення одного поняття до іншого. Підпис зв’язку між поняттями є  назвою смислової групи для конкретної бази знань.